人工智能的镀金时代即将席卷人类思维

本周相隔数日发布了两份人事公告。单独来看，这似乎只是硅谷高管层常见的变动。但放在一起看，它们揭示了人工智能竞赛的未来走向。

在谷歌，德米斯·哈萨比斯将卸任谷歌DeepMind的日常管理工作，转任该部门主席兼Alphabet首席科学家。他将把更多精力投入到通用人工智能、全球战略以及利用人工智能发现药物等领域。

我毕生致力于通用人工智能（AGI）的研发，值此关键时刻，我将担任谷歌DeepMind董事长兼Alphabet首席科学家。这将使我能够专注于长期战略，并加速科学突破，包括……

- Demis Hassabis (@demishassabis) 2026 年 8 月 5 日

 

在 OpenAI，研究员 Naomi Bashkansky 离开了公司，加入了一家名为 Conduit 的旧金山初创公司。该公司正尝试利用非侵入式神经传感器解码思维。其创始人毫不避讳地将该项目称为“心灵感应”。

两周前，我从 OpenAI 辞职，加入 Conduit 担任创始研究员，在那里我们正在训练模型以非侵入式的方式读取人类思维。

我写了一些关于2035年心灵感应可能发展成什么样子以及如何实现它的想法：pic.twitter.com/cat0d4My15

— Naomi Bashkansky (@NaomiBashkansky) 2026年8月5日

 

第一个镀金时代是由掌控铁路、油田、钢铁厂和实体商业命脉的实业家们缔造的。而如今的镀金时代，则是由那些试图控制智能本身流动的人所缔造的：从数据中心到科学实验室，从算法到药物，最终从人脑直接到机器。聊天机器人仅仅是开场白。

谷歌将人工智能哲学家与人工智能工厂分开。

谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在一份公司公告中表示，哈萨比斯将成为谷歌DeepMind的董事长兼Alphabet的首席科学家，同时继续领导从DeepMind分拆出来的药物研发公司Isomorphic Labs。

DeepMind 的长期首席技术官兼谷歌首席人工智能架构师 Koray Kavukcuoglu 将出任谷歌 DeepMind 高级副总裁。他将负责 Gemini 模型开发、前沿研究、Gemini 应用以及谷歌面向开发者的 AI 团队。

Kavukcuoglu将负责运营整个系统：交付模型、与产品部门合作、改进Gemini以及将研究成果转化为收入。Hassabis则更像是Alphabet的常驻哲学家兼科学家，负责思考通用人工智能、科学发现以及创造可能超越人类能力的系统所带来的长期影响。

哈萨比斯写道，人类已经到达了一个“关键时刻”，通用人工智能（AGI）感觉“近在咫尺”。皮查伊表示，新职位将使哈萨比斯能够专注于塑造未来，而不是管理一个庞大组织的日常运营。

这未必是披着华丽外衣的降职。哈萨比斯似乎一直更关注基础性突破，而非季度产品路线图。他于2010年创立了DeepMind，2014年以约650亿美元的价格将其出售给谷歌，并始终专注于最初的使命：解决智能问题，然后利用智能解决其他一切问题。

问题在于，谷歌现在需要同时做两件相互矛盾的事情：既要开展可能影响下个世纪的研究，又要在本季度销售人工智能产品。

皮查伊强调，Gemini 应用的月活跃用户已超过 950 亿，而谷歌 Gemma 模型的下载量也超过 900 亿。这些并非实验室里的小玩意儿，而是需要速度、可靠性和持续执行力的工业级产品。

因此，让卡武克库奥卢负责运营管理是一种合理的分工。他在DeepMind工作超过13年，曾参与开发包括WaveNet在内的多个系统，以及DeepMind早期Atari项目背后的深度强化学习架构。据报道，谷歌云内部人士对这一变动表示欢迎，并期望它能使DeepMind更贴近Alphabet的商业运营。

然而，此次人事调整正值谷歌人才大规模流失之际。杰夫·迪恩、桑杰·格马瓦特、奥里奥尔·维尼亚尔斯和郭乐——谷歌四位最具影响力的工程师和研究人员——即将离职，创立Discovery Loop，一家致力于自动化科学和工程突破的公益公司。谷歌将对这家新公司进行投资并提供云基础设施。

受重组和人事变动消息的影响，Alphabet股价下跌约4%。华尔街通常更希望天才们安稳地待在公司这栋“城堡”里。

哈萨比斯希望人工智能能在历史上赢得一席之地。

Hassabis 现在将花更多时间在 Isomorphic Labs，该实验室的目标不仅是降低药物研发成本，而且是将其从一个昂贵的反复试验过程转变为更接近计算工程的过程。

消费级人工智能领域的竞争日趋激烈。模型不断改进，功能被竞相模仿，价格持续下降，曾经独有的功能在短短几个月内就沦为普通商品。而科学级人工智能则截然不同。一个能够发现有效癌症疗法、预测重要生物学机制或将临床研发周期缩短数年的系统，便能创造防御性、社会认可度和巨大的经济价值。

哈萨比斯曾多次强调，改善健康应该是人工智能最重要的应用。他参与开发的 AlphaFold 项目证明，机器学习不仅可以模仿语言、生成图像或帮助办公室工作人员制作更多 PowerPoint 幻灯片，还能解决科学问题。他和 DeepMind 的研究员约翰·詹珀因在蛋白质结构预测方面的贡献而共同分享了 2024 年诺贝尔化学奖。

战略考量显而易见：另一个略微好一点的聊天机器人或许能在排行榜上给人留下深刻印象，但一种成功的药物可以改变数百万人的生活，并带来数十亿美元的收入。

因此，谷歌的重组与其说是哈萨比斯退出人工智能竞赛，不如说是他转向了竞争最为激烈的领域。卡武克库奥卢将继续参与模型之争，而哈萨比斯则会坚持认为，人工智能值得获得文明级别的投资，因为它能够创造文明级别的成果。

OpenAI的一名研究员因从事心灵感应业务而离职。

Naomi Bashkansky于7月23日从OpenAI辞职，并于次日加入Conduit担任创始研究员。她在OpenAI工作了大约18个月，从事对齐研究，并参与了有关通用人工智能（AGI）和韧性的内部项目。

在一篇题为《我为什么离开 OpenAI 去构建心灵感应》的文章中，她描述了 Conduit 的使命，却没有创业公司惯常的谦逊：“我们正在构建心灵感应：基于非侵入性神经数据训练的思维到文本模型。”

她的预测十分激进。她设想，到2027年，员工将佩戴神经头带，持续向人工智能编码代理传输意图。到2030年，人工智能模型可以直接与思维表征进行交流，而无需等待思维被转化为语言。她认为，到2035年，人工智能或许不再像是一个外在工具，而更像是我们身体的另一种感官或肢体。

巴什坎斯基表示，Conduit 目前处于神经解码的“GPT-2 时代”：与这项技术最终可能达到的高度相比还很原始，但已经发展到足以展现其规模化潜力的程度。她估计，一家能够广泛读取和写入人脑信息的公司最终市值可能超过 1 万亿美元。

这是镀金时代最纯粹的创业项目推介：雄心勃勃，技术上充满不确定性，并且面向一个可能比个人电脑更大的市场。

Conduit公司表示，他们已经利用定制的头戴式设备，在一个每天运行长达20小时的地下室实验室中，从数千名参与者身上收集了约10,000万小时的神经和语言数据。参与者在实验室中进行对话、打字和说话，同时该公司记录非侵入性的神经信号。

最终的模型并不能生成完美的文本记录。它试图识别语义意图：即某人准备表达的总体含义。Conduit 曾发布过一些示例，例如，参与者说的“房间似乎更冷了”这样的短语，模型预测的结果指的是微风或阵风。措辞虽然错误，但其背后的概念是相关的。

该公司声称，其系统有时能在参与者将想法转化为口头或书面文字之前不久识别出来。该公司尚未公布其模型的完整技术细节或独立验证结果，并表示稍后将发布更全面的研究报告。

这个前提很重要。“心灵感应”是个绝妙的营销噱头，但这并非一台随意翻阅他人秘密记忆的机器。它是基于噪声神经测量数据、语言语境以及一个强大的语言模型构建的统计推断，该语言模型已经能够很好地猜测一个人可能想要表达的意思。LLM 的工作与 GPS 信号不佳时导航地图的部分工作类似：将模糊的信号缩小到一个合理的目的地。

科学是真实的，但炒作过头了。

Conduit并非唯一一家相信规模化将推动非侵入式脑机接口技术发展的公司。Meta公司的Brain2Qwerty v2研究利用脑磁图（MEG）技术，通过解码九名参与者打字时的脑电活动来生成句子。每位参与者贡献了约十小时的记录。该系统平均词错误率为39%，而表现最佳的参与者生成的许多句子中错误词不超过一个。

这确实令人印象深刻，但这仍然是一项受控实验，参与者需要在专用设备内主动打字。MEG 机器绝非普通的消费级头戴式设备。它们是体积庞大、价格昂贵的仪器，专为实验室和医院设计。

便携式脑电图系统虽然更实用，但产生的信号噪声更大。近期发表在《科学报告》上的一项分析发现，一些据称成功的脑电图转文本系统在输入随机噪声后表现相似，这表明这些模型有时是在记忆语言模式，而非真正解码大脑活动。

所以，客观的结论既不是“心灵感应已经到来”，也不是“这只是科幻小说”。非侵入式神经解码技术正在进步。大型语言模型尤其有用，因为它们可以将不完整的信号转化为连贯的可能性。但是，在受控条件下识别大致意图与在日常生活中持续读取不受限制的想法之间仍然存在巨大的鸿沟。

关键问题在于，海量数据集能否弥合这一差距。Conduit 认为，神经科学将重蹈人工智能覆辙，吸取同样的惨痛教训：精心构建的理论最终将败给足够多的数据、足够的计算能力和足够大的模型。

这是一项大胆的赌注。历史告诉我们，不应仅仅因为某些大胆的赌注听起来荒谬就将其否定。历史也表明，那些描绘万亿美元市场的创始人并非中立的旁观者。

神经数据可能成为地球上最有价值的数据。

如果 Conduit 的方法奏效，其影响将远远超出打字速度的提升。

如今的计算机迫使人类将复杂的意图压缩成点击、手势和句子。脑机接口或许可以绕过这一瓶颈。用户无需通过精心设计的提示来指示人工智能代理，而是可以直接传达他们的不确定性、好奇心、视觉想法和尚未成型的意图。

这可能会使人工智能的用途大大增加。但同时，它也可能催生出有史以来最具侵入性的监控技术。

搜索历史揭示了人们的搜索内容。社交媒体活动揭示了他们公开参与的内容。神经信息或许能揭示他们在决定保持沉默之前考虑过什么。

治理问题显而易见。谁拥有原始信号？这些信号能否用于模型训练？雇主能否要求员工佩戴生产力耳机？保险公司能否推断员工的认知或情绪状况？平台能否在用户明确表达偏好之前，利用神经反应来优化广告投放？

最危险的脑机接口技术或许并非政府用来完美读取人心的机器，而是一种便捷的消费产品，它读取人心的方式并不完美，却会无限期地存储结果，并将用户同意隐藏在长达40页的服务条款协议中。

这就是权力通常进入社会的方式：不是穿着军靴，而是提供免费送货和更好的用户体验。

下一场平台之战将围绕人类操作系统展开。

Hassabis 向通用人工智能和计算生物学领域迈进，谷歌老兵创办了一家自动化发现公司，以及 OpenAI 的一名研究人员跳槽去构建神经接口，这些发展并非毫无关联。

它们表明，重心正在超越通用语言模型。

规模最大的实验室已经训练出了能够生成文本、代码、图像、音频和视频的系统。如今，新的竞争焦点在于这些系统能够连接到哪些领域。谷歌希望将人工智能应用于科学发现和医学领域。Conduit公司则希望将其与意图联系起来。Meta公司正在研究语言的神经机制。其他公司则在探索机器人技术、自主实验室和合成生物学。

未来的垄断可能不会围绕网站或智能手机操作系统展开，而是围绕智能与人类物理交互界面展开。

这正是人工智能镀金时代存在的意义所在。这项技术的确非同凡响，其潜在益处也极其巨大。然而，它却是由少数几家财力雄厚的机构开发，这些机构竞相掌控着人们工作、思考、探索乃至最终体验现实的基础设施。

镀金时代早期铺设了横跨各大洲的钢铁铁轨。而如今，镀金时代正在心灵、机器和分子之间铺设无形的轨道。

谁拥有这些轨道，就不仅仅拥有下一个伟大的技术平台。他们可能还拥有人类意图进入世界的途径。